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INCLIVA participa en dos estudios sobre mielofibrosis para identificar el riesgo de leucemia y mejorar la predicción de supervivencia

INCLIVA participa en dos estudios sobre mielofibrosis para identificar el riesgo de leucemia y mejorar la predicción de supervivencia
  • El fin era desarrollar un modelo pronóstico personalizado analizando el impacto de alteraciones moleculares y usando técnicas de inteligencia artificial

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INCLIVA participa en dos estudios sobre mielofibrosis para identificar el riesgo de leucemia y mejorar la predicción de supervivencia - (foto 2)

El Instituto de Investigación Sanitaria INCLIVA, del Hospital Clínico Universitario de València, ha participado en dos estudios sobre mielofibrosis para identificar el riesgo de leucemia y mejorar la predicción de la supervivencia de los pacientes, que se han publicado recientemente en las revistas American Journal of Hematology y HemaSphere.

En los estudios ha intervenido el doctor Juan Carlos Hernández Boluda, autor senior de ambos trabajos, miembro del Grupo de Investigación en neoplasias en línea mieloide de INCLIVA y del Servicio de Hematología del Hospital Clínico Universitario de València, profesor asociado del Departamento de Medicina de la Universitat de València y presidente de GEMFIN (Grupo Español de Enfermedades Mieloproliferativas Filadelfia Negativas).

El doctor Hernández Boluda ha sido investigador principal en varios Proyectos FIS (Fondos de Investigación en Salud) centrados en el papel de las alteraciones moleculares en el riesgo de complicaciones trombóticas y de evolución a leucemia aguda en los pacientes con mielofibrosis.

La mielofibrosis es una enfermedad muy heterogénea a nivel clínico. Algunos pacientes están muy bien durante años mientras que, en otros, la enfermedad es muy agresiva y puede progresar a leucemia a corto plazo. Es considerada una enfermedad rara y suele presentar mutaciones en alguno de los 3 genes típicos (JAK2, CALR, MPL), denominados genes conductores de la enfermedad.

Además, los pacientes pueden tener otras alteraciones genéticas, lo que influye en el curso clínico en forma de mayor o menor grado de síntomas o de anemia. Muchos presentan cansancio, pérdida de peso, sudoración profusa nocturna y dolor y sensación de saciedad por el aumento del tamaño del bazo. La anemia es muy frecuente y, en ocasiones, precisa de la transfusión de sangre.

La incidencia de la mielofibrosis en España es de 5-7 casos por cada millón de habitantes y año. Predomina en personas de edad avanzada, con una media de edad al diagnóstico de 65 años, y se detecta con más frecuencia en hombres.

Actualmente, el tratamiento se centra en disminuir los síntomas para mejorar la calidad de vida del paciente. En este sentido, el único tratamiento curativo es el trasplante de progenitores hematopoyéticos, técnica usada para sustituir el tejido hematopoyético del paciente, que es el responsable de la producción de células sanguíneas, por otro sano de un donante. Sin embargo, el trasplante se reserva para los pacientes con una mielofibrosis de alto riesgo, dadas las complicaciones importantes asociadas a este procedimiento. Por eso, anticipar el riesgo de la enfermedad en los pacientes con mielofibrosis es fundamental para establecer el tratamiento más adecuado en cada caso.

Los citados estudios sobre esta enfermedad han tenido como objetivo común anticipar con mayor precisión la supervivencia de los pacientes con mielofibrosis desde el momento del diagnóstico. En ambos han participado pacientes de centros adscritos al grupo GEMFIN (Grupo Español de Enfermedades Mieloproliferativas Filadelfia Negativas).

El trabajo publicado en American Journal of Hematology se dirigió a identificar el impacto de las alteraciones moleculares en el riesgo de evolución a leucemia y en la supervivencia de los pacientes con mielofibrosis. Participaron un total de 581 pacientes diagnosticados en distintos centros españoles, que fueron secuenciados mediante Next Generation Sequencing (NGS) -tecnologías diseñadas para analizar gran cantidad de ADN de forma masiva y paralela- para determinar su perfil de alteraciones moleculares.

A continuación, se estudió la correlación entre las distintas alteraciones moleculares y la supervivencia de los pacientes. En este estudio se confirmó el papel pronóstico desfavorable de las mutaciones en los genes SRSF2, IDH1, IDH2 y EZH2, ya incorporados en los modelos pronósticos de uso en práctica clínica. Sin embargo, se demostró por primera vez que la carga alélica de la mutación (cantidad de células mutadas) del gen ASXL1 era lo que determinaba su impacto pronóstico desfavorable, siendo el dintel del 20% el que permitía definir mejor el riesgo de esta alteración.

Asimismo, se determinó que otras mutaciones menos frecuentes, como las presentes en los genes TP53, SETBP1 y CBL conferían un mal pronóstico para los pacientes, lo que apoya que tengan que ser consideradas a la hora de determinar el riesgo de la enfermedad.

El objetivo principal del trabajo de HemaSphere fue desarrollar un modelo pronóstico personalizado para anticipar la supervivencia y el riesgo de leucemia de los pacientes con mielofibrosis, basado en técnicas de inteligencia artificial (machine learning). Ese modelo se creó a partir de la información clínico-hematológica (edad, anemia, cifra de leucocitos, entre otros) y molecular de 581 pacientes con mielofibrosis diagnosticados en distintos centros españoles. El resultado final es una calculadora on line que permite, una vez introducidos los datos, anticipar la supervivencia de los pacientes, como muestra la imagen adjunta.

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